一种基于极限学习机的短期负荷预测方法

作者：胡函武; 杨英; 施伟; 孟安波短期负荷预测极限学习机改进差分进化算法预测精度泛化能力

摘要：针对传统短期负荷预测方法精度不高的缺点,提出了一种改进差分进化算法优化极限学习机的预测模型,其预测精度受极限学习机的输入层权值和隐含层阈值的影响。利用改进差分进化算法对极限学习机的参数进行优化,提高了其泛化能力。选取某地实际电网负荷数据进行仿真分析,实验结果显示,改进差分进化算法优化极限学习机对短期负荷预测精度有较高提升。

注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社